Un modello di IA aiuta a prevedere 1.000 malattie con anni di anticipo

Un nuovo modello di Intelligenza Artificiale chiamato Delphi-2M è in grado di stima re come la salute umana può cambiare nel tempo, fino a prevedere, con più di 10 anni di anticipo, il rischio di sviluppare oltre 1.000 malattie . E' il frutto della ricerca condotta dal Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (Embl) e dal Centro tedesco per la ricerca sul cancro (Dkfz), che hanno addestrato il modello con i dati relativi a 400mila persone contenuti nella Uk Biobank, il vasto database biomedico del Regno Unito. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature, costituisce un passo avanti importante verso trattamenti sempre più personalizzati e verso una medicina preventiva, che punti ad anticipare l'insorgere dei problemi.

"Le malattie spesso seguono schemi prevedibili", afferma Tom Fitzgerald dell'Embl, tra i coordinatori dello studio insieme a Ewan Birney dello stesso istituto e Moritz Gerstung di Dkfz e Embl. "Il nostro modello di Intelligenza Artificiale apprende questi schemi e può prevedere i futuri esiti di salute: ci offre un modo per esplorare cosa potrebbe accadere in base alla storia clinica di una persona e ad altri fattori chiave . È importante sottolineare - prosegue Fitzgerald - che non si tratta di certezze , ma di una stima dei potenziali rischi ".

La nuova IA utilizza algoritmi simili a quelli dei grandi modelli linguistici (Llm) come ChatGpt: come questi ultimi riescono ad apprendere la struttura delle frasi, Delphi-2M impara la 'grammatica' dei dati sanitari per ricostruire la storia clinica di un paziente sotto forma di sequenze di eventi, che includono diagnosi e fattori legati allo stile di vita . Prevede così il rischio di malattia in base all'ordine con il quale tali eventi si verificano e al tempo passato tra di essi.

Sperimentato sui dati di 1,9 milioni di pazienti presenti nel Registro nazionale danese, Delphi-2M ha dimostrato di funzionare molto bene per patologie che hanno andamenti chiari e costanti, come l'infarto e diverse forme di tumore , mentre è risultata meno affidabile per disturbi più complessi , come quelli mentali e le complicazioni legate alla gravidanza .

L’IA non è ancora pronta ad entrare nella pratica clinica e il modello presenta alcune limitazioni importanti : i dati con i quali è stato addestrato riguardano principalmente individui tra i 40 e i 60 anni , lasciando sottorappresentati i disturbi dell'infanzia e dell'adolescenza , oltre a diversi gruppi etnici . Potrebbe però essere già utile nella ricerca scientifica, aiutando ad esempio a comprendere meglio come le malattie si sviluppano e progrediscono nel tempo, o come lo stile di vita e le patologie pregresse influenzino la salute nel lungo termine.

"Questo è l'inizio di un nuovo modo di comprendere la salute umana e la progressione delle malattie", conclude Gerstung: "Modelli come i nostri potrebbero un giorno contribuire a personalizzare l'assistenza e ad anticipare le esigenze sanitarie su larga scala".